## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 99
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Pengembangan Aplikasi Pengenalan Aksara Komering Menggunakan Metode Deep Learning Berbasis Android
Mahmud 1 , Yesi Novaria Kunang* 2
1 Informatics Departement , Bina Darma University, Palembang, Indonesia 2 Information System Departement, Bina Darma University, Palembang, Indonesia Email: myonemahmud@gmail.com 1 , yesinovariakunang@binadarma.ac.id 2

## Abstrak
Penggunaan  aksara  Komering  dari  waktu  ke  waktu  mulai  ditinggalkan  di kalangan masyarakat suku Komering dengan  banyaknya budaya luar masuk ke Indonesia.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melestarikan  dan  menghidupkan kembali aksara Komering beserta bahasanya dengan menggunakan pemanfaatan teknologi Deep learning yang dibenamkan kedalam aplikasi android. Teknologi DL  yang  merupakan  suatu  sub  ilmu  dari  bidang  Machine  Learning  yang dikembangkan  atas  dasar  cara  berfikir  dari  struktur  otak  manusia  sehingga dapat menghasilkan klasifikasi yang lebih baik. Salah satu algoritma dari DL yang terkenal  baik  dalam  mengenali  gambar  ialah  Convolutional  Neural  Network. Pada  penelitian  ini  percobaan  pengklasifikasian  gambar  aksara  Komering dilakukan dengan data sebanyak 1540 gambar, 29 class. Hasil yang didapatkan dari  data  testing  dengan  data  asli  yaitu  58%,  sedangkan  untuk  testing  data augmented  80%.  Persentase  dalam  pengujian  aplikasi  android  melalui  kamera 84,14%, galeri 87,58% dan penulisan 93,79%.
Kata Kunci : Aksara Komering, CNN, Deep Learning, Android

## 1. PENDAHULUAN
Aksara Komering merupakan Aksara dari Bahasa Komering yang berasal dari Suku Komering di Kabupaten OKU Provinsi Sumatera Selatan. Aksara ini  ialah  salah  satu  aksara  turunan  dari  aksara  ‘Kaganga’  sehingga terdapat beberapa aksara yang memiliki kesamaan, terdiri atas 29 huruf dan terbagi atas 19 konsonan dan 10 vokal den gan awalan ‘K’[1]. Dalam penerapannya,  Aksara  Komering  pada  era  sekarang  mulai  menurun dikarenakan  banyaknya  kebudayaan  asing  yang  masuk  ke  Indonesia. Selain  itu  minimnya  pembelajaran  serta  pelestarian  aksara  dari  bahasa

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 2, May 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
daerah sehingga membuat generasi penerus buta akan bahasa dan aksara Komering yang menjadi salah satu bahasa daerah yang ada di Indonesia. Teknologi  merupakan  suatu  alat  bukti  nyata  yang  digunakan  untuk mempermudah  segala  aktifitas  masyarakat.  Pada  penelitian  ini pemanfaatan teknologi untuk melestarikan bahasa dan aksara Komering dapat  dijadikan  suatu  alat  untuk  memulai  kembali  mengingat  sekaligus mempelajari  kembali  bahasa  dan  aksara  Komering  yang  ada.  Adapun teknologi yang akan digunakan pada penelitian ini ialah  Deep Learning. Deep learning (DL) merupakan cabang dari Machine Learning yang dapat dikatakan  sebagai  Neural  Network  (NN)  yang  terdiri  atas  banyak parameter dan layer.
Beberapa  Algoritma  yang  ada  pada  DL  bekerja  seperti  jaringan  syaraf otak  manusia  yang  terdiri  atas  sebuah  neuron  atas  penambahan  fungsi aktifasi,  jumlah  bobot  dan  vector  masukan.  Adapun  salah  satu implementasi  dari  teknologi  DL  terdapat  pada  algoritma  Convolutional Neural Network (CNN)[2]. CNN merupakan salah satu algoritma DL yang hampir  sama  dengan  NN  yang  tersusun  atas  neuron  dan  bias.  Berbeda dengan algoritma NN yang hanya fokus bagaimana informasi dari input direpresentasikan melalui banyak fungsi nonlinear, dalam CNN terdapat suatu fungsi yang bernama convolutional layers (CL). CL berfungsi secara khusus  untuk  mengekstrak  gambar  menjadi  suatu  angka  berupa  array multi-dimensional,  dengan  menggunakan  suatu  operasi  dot  perkalian antara input dan filter yang telah ditetapkan. Dengan adanya proses CL tersebut maka model CNN. akan menghasilkan prediksi yang lebih akurat dan efektif untuk pemrosesan berbentuk gambar dibanding dengan jenis NN lainnya.
Penelitian  yang  pernah  dilakukan  yaitu  Recognizing  Handwritten Japanese  Characters  Using  Deep  Convolutional  Neural  Networks, menggunakan  data  Electrotechnical  Laboratory  (ETL)  berjumlah  jutaan dataset gambar yang terbagi atas 3 tipe yang berbeda diantaranya ialah hiragana,  katakana,  dan  kanji.  Dengan  pembagian  data  training  sebesar 80% dan data testing sebesar 20% didapat dari 3 tulisan tersebut aksara hiragana  memiliki  akurasi  sebesar  96.55%,  aksara  katakana  memiliki akurasi 98.19% dan aksara kanji sebesar 99.64%[3]. Penelitian tersebut berhasil menerapakan model tersebut ke dalam aplikasi android dengan menggunakan library tensorflow. Dengan adanya penggunaan teknologi DL  khususnya  Algoritma  CNN  dalam  pengklasifikasian  suatu  gambar, maka  dapat  diimplemetasikan  dengan  melihat  pengenalan  aksara. Penelitian  ini  nantinya  akan  berfokus  pada  29  aksara  komering  yang

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Mahmud, Yesi Novaria Kunang | 101
nantinya  data  aksara  akan  diuji  dengan  model  CNN  dengan didapatkannya  suatu  akurasi  dari  penelitian  ini.  Penerapan  CNN  akan dikembangkan  kedalam  aplikasi  Android  yang  dimana  nantinya pengenalan  aksara  dapat  di  deteksi  melalui  kamera,  file  gambar,  dan penulisan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  primer  dari  aksara  Komering  melalui  50  responden, dimana setiap responden akan menuliskan 29 aksara komering di kertas yang telah disediakan. Selain itu, metode pengumpulan data berasal dari studi  literature  dari  buku  maupun  jurnal  yang  berkaitan  dengan penelitian yang dilakukan.

## 2.2 Pengembangan Model CNN
Tahapan ini dimulai dari pengumpulan dataset, pelabelan, augmentation hingga  proses  training  model  .  adapun  tahapan-tahapan  tersebut  ialah sebagai berikut.
1) Tahapan Pengumpulan Dataset Penelitian ini akan mengumpulkan  dataset  dari  responden  sebanyak  50  orang, responden  nantinya  akan  menulis  29  aksara  komering  dari lembar yang telah disediakan. 2) Pelabelan  Dataset  Setelah  mendapatkan  data  dari  responden, pelabelan dari setiap aksara yang sudah digenerate. Pada proses ini  dilakukan  dengan  cara  crop  setiap  bagian  aksara  menjadi bagianbagian kecil yang terpisah. Selain pelabelan dalam tahapan ini  melakukan  pembagian  antara  dataset  untuk  proses  training dan testing.
3) Data  Augmentation  Proses  Data  augmentation  dilakukan  untuk memperbanyak  dataset  dengan  melakukan  proses  rotation, translation, contrass dan saturation terhadap dataset.
4) Data  Prepocesing  Tahapan  ini  berfungsi  untuk  melakukan pengecekan  posisi,  resize,  grayscale  terhadap  dataset  baik training maupun testing.
5) Training Model Tahapan dimana pengembangan model atau bisa di sebut dengan proses training model.
6) Pengujian model Tahapan pengujian model memiliki tujuan untuk melihat  akurasi  dari  model  yang  telah  di  kembangkan.  Dengan

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 2, May 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
melakukan  pengujian  model,  maka  akan  diketahui  apakah  suatu model dapat diimplementasikan ke dalam aplikasi.

## 2.3 Implementasi CNN Android
Setelah  melakukan  pengembangan  model  CNN  yang  dimana  pengujian dilakukan dengan mengikuti tahapan-tahapan yang ada, akan dilanjutkan pengembangan  Aplikasi  dengan  mengimplementasikan  CNN  kedalam Android sekaligus pengujian tingkat akurasi pada aplikasi tersebut.
1) Konversi Model Proses ini dilakukan agar model dapat digunakan dalam  pemrograman  berbasis  javascript.  Hal  tersebut  dilakukan karena  proses  training  model  dilakukan  dengan  bahasa  python sedangkan  server  side  dibuat  dengan  menggunakan  bahasa javascript sehingga diperlukan konversi model. 2) Pengembangan  dan  pengujian  Aplikasi  pengembangan  aplikasi android  serta  aplikasi  server  (rest  api)  yang  berguna  untuk menghubungkan  aplikasi  dengan  model  yang  berada dilingkungan  server.  Pengujian  dilakukan  ketika  model  sudah diimplementasikan  kedalam  aplikasi.  Aplikasi  akan  dilakukan pengujian  untuk  mengklasifikasikan  data  baru  dari  beberapa Aksara Komering.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Dataset
Pengumpulan dataset dari aksara Komering dilakukan oleh 50 responden dengan  melakukan  generate  aksara  Komering  secara  menulisnya  ke dalam  1  lembar  kertas  bertabel.  Dari  hasil  generate  aksara  tersebut, peneliti  mendapatkan  50  kertas  yang  berisi  aksara  sebanyak  1450 gambar  yang  terbagi  atas  29  aksara  Komering.  Berikut  sampel  gambar dari pengumpulan dataset dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Sampel Data Responden

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 3.2 Pelabelan Dataset
Tahapan  pelabelan  dari  setiap  gambar  aksara  yang  sudah  digenerate. Proses  croping  dilakkuan  satu  persatu  dari  setiap  bagian  sehingga menjadi bagian bagian kecil yang terpisah. Berikut gambar 2. Pemisahan aksara komering.
Gambar 2. Pemisahan Aksara
Setelah proses croping selesai, proses selanjutnya ialah proses pelabelan dataset.  Proses  pelabelan  ini  dilakukan  secara  manual  dengan mengelompokan  aksara  yang  sama  kedalam  suatu  folder  yang  mana penamaan dari folder tersebut didapat dari nama ejaan dari suatu aksara yang akan dikelompokkan. Dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Pelabelan aksara Komering
3.3 Build Model Proses Pengembangan  model  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  keras  yang ditenagai oleh library Tensorflow backend. Dengan menggunakan dataset asli serta dataset yang dilakukan proses augmented,  penulis melakukan proses  training  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  epoch  sebanyak 120  dan  36  batch  size.  jika  data  training  berjumlah  1044  maka  dalam

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 2, May 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
setiap  putaran  epoch  akan  terdiri  atas  29  gambar  aksara  yang  akan diproses  kedalam  convolution.  Adapun  tabel  arsitektur  dapat  dalam pembuatan model dapat dilihat pada tabel 1.

## 3.4 Hasil Pengujian Model
Proses  pengujian  model  memiliki  tujuan  utama  untuk  melihat  apakah model dapat mengenali aksara Komering dengan baik atau tidak. Proses pengujian  terhadap  model  dilakukan  dengan  menggunakan  library sklearn  terhadap  data  asli  maupun  dataset  asli  yang  sudah  dilakukan proses  augemented.  Bentuk  pengujian  model  yang  dilakukan  peneliti yaitu  mengetahui  nilai  confusion  matrix  dari  hasil  prediksi  data  testing

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Mahmud, Yesi Novaria Kunang | 105
sebagai  nilai  awal  untuk  menentukan  besaran  akurasi  testing,  nilai precision ,recall hingga f1-score.

## 3.4.1 Hasil Testing Data Asli
Pengujian  model  menggunakan  dataset  asli  dilakukan  dengan  jumlah dataset  testing  sebanyak  5  gambar  aksara.  Kelima  gambar  aksara tersebut  merupakan  data  testing  yang mewakili  setiap  aksara,  sehingga jumlah  keseluruhan  data  testing  ialah  sebanyak  145  (29x5)  gambar aksara.  Adapun  hasil  pengujian  dari  data  testing  yang  dilakukan  dapat dilihat pada gambar 4 confusion matrix.
Gambar 4 . Confussion Matrix Data Asli

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 2, May 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Peneliti  membagi  3  kelompok  aksara  berdasarkan  hasil  nilai  pengujian dataset  testing.  Ketiga  kelompok  digunakan  untuk  mengelompokkan aksara-aksara dari data testing yang diklasifikasikan dengan nilai sangat baik  yaitu  jumlah  TP  4  sampai  5,  baik  dengan  jumlah  TP  3,  sedangkan kurang baik dengan jumlah TP 0 hingga 2. Proses pengelompokan aksara dilakukan dengan menyeleksi dari besaran jumlah TP yang didapat pada confusion  matriks.  Adapun  gambar  dari  confusion  report  yang  meliputi precision,  recall,  f1-score  dari  setiap  aksara  yang  dilakukan  pengujian dengan menggunakan dataset asli dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5 . Classification Report Data Testing Asli
Hasil  keseluruhan  yang  didapati  penulis  dalam  pengujian  dengan menggunakan  data  asli,  nilai  rata-rata  pada  precision  ialah  sebanyak 57%,  sedangkan  rata-rata  recall  sebanyak  57%,  dan  f1-score  dengan rata-rata 55%.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 3.4.2 Hasil Testing Data Augmented
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  data  asli  yang  telah  dilakukan  proses augmented. Dari proses augmented tersebut menghasilkan dataset baru yang  digunakan  untuk  testing  ±96  dalam  setiap  aksara  atau  ±  2765 secara  keseluruhan.  Dari  hasil  pengujian  model  yang  dilakukan  dengan menggunakan  dataset  yang  telah  dilakukan  proses  augmented,  peneliti mendapatkan hasil confusion matrix yang dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6 . Confussion Matrix Data Augmented
Dalam  Confusion  matrix  Data  Augmented  juga  dibagi  menjadi  3 pengelompokan,  dimana  Jumlah  TP  yang  melebihi  nilai  80  dikatakan sangat baik, untuk jumlah TP 60-79 dikatakan baik, sedangkan jumlah TP dibawah  60  dapat  dikatakan  kurang  baik.  Adapun  untuk  Classification Report dapat dilihat pada gambar 7.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 2, May 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
108 | Pengembangan Aplikasi Pengenalan Aksara Komering .....
Gambar 7 . Classification Report Augmented
Hasil  pengujian  yang  didapati  dengan  menggunakan  data  augmented, nilai  rata-rata  precision  ialah  sebesar  80%  dengan  rata-rata  recall sebesar  79%,  dan  f1-score  sebesar  79%.  Jika  dibandingkan  dengan pengujian  data  asli,  persentase  yang  didapatkan  pada  pengujian  data augmented lebih tinggi.

## 3.5 Hasil Pengujian Aplikasi
Dalam  implementasi  pengujian  di  aplikasi  dapat  melalui  dengan  3  cara yaitu kamera, galeri gambar, dan ditulis. Berikut gambar-gambar aplikasi yang dapat dilihat pada gambar 8-9.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Mahmud, Yesi Novaria Kunang | 109 Gambar 8. Gambar klasifikasikan dan Aksara Komering
Gambar 9. Hasil klasifikasi aksara

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 2, May 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Adapun  hasil  pengujian  dari  aplikasi  dengan  5  kali  percobaan  melalui kamera, galeri, dan penulisan dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Pengujian Melalui Aplikasi

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Mahmud, Yesi Novaria Kunang | 111
Dari  tabel  diatas  didapatkan  yaitu  84,14%  dari  seluruh  pengujian  yang dilakukan  dengan  menggunakan  kamera  dapat  diklasifikasikan  dengan benar,  sedangkan  15,86%  diklasifikasikan  dengan  salah.  Adapun pengujian  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  galery,  persentase melebihi  persentase  yang  dilakukan  dengan  kamera  dimana  jumlah benar  dari  pengujian  ini  mencapai  87,58%  sedangkan  aksara diklasifikasikan  dengan  salah  sebanyak  12,41%.  Dan  untuk  hasil  dari proses  pengujian  aksara  dengan  menulis  secara  langsung  kedalam aplikasi  yaitu  sebanyak  93,79%  gambar  dapat  diklasfiikasikan  dengan benar dan 6,21% aksara kenali dengan salah.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  yang  dilakukan  dalam  pengenalan  aksara Komering  dengan  menggunakan  metode  DL  algoritma  CNN  yaitu  2. Tingkat akurasi testing dari proses training model dengan menggunakan data  augmented  jauh  lebih  baik  dibanding  tingkat  akurasi  dengan menggunakan  data  asli.  Akurasi  testing  dari  training  data  asli  didapat sebanyak  57%,  sedangkan  akurasi  testing  dengan  data  augmented sebanyak 80%. Adapun pada implementasi aplikasi data yang digunakan sebanyak  5  hampir  mendapatkan  akurasi  yang  bervariasi  dengan persentase  penggunaan  kamera  84,14%,  galeri  87,58%  dan  penulisan 93,79%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.M. Hatta Ismail, & H.M. Arlan Ismail. (2002). ADAT PERKAWINAN KOMERING  ULU  SUMATERA  SELATAN  (1st  ed.).  Unanti  Press Palembang.
[2] Josh  Patterson  and  Adam  Gibson.  (2017).  Deep  Learning  A Practitioner’s  Approach  (1st  ed.).  O’Reilly  Media,  Inc.,  1005 Gravenstein Highway North, Sebastopol, CA 95472.
http://oreilly.com/catalog/errata.csp?isbn=9781491914250
[3] Charlie Tsai. (2016). Recognizing Handwritten Japanese Characters Using Deep Convolutional Neural Networks. 1 – 7.
[4] Monden,  Y.,  1993.  Toyota  Production  System:  An  Integrated Approach  to  Just-in-Time,  2nd  ed.,  Industrial  Engineering  and Management Press, Norcross, GA.